Bạn đang xem bài viết Tính toán độ lệch chuẩn tại Pgdphurieng.edu.vn bạn có thể truy cập nhanh thông tin cần thiết tại phần mục lục bài viết phía dưới.
Độ lệch chuẩn là một khái niệm quan trọng trong thống kê, được sử dụng để đo lường độ biến động của một tập dữ liệu. Tính toán độ lệch chuẩn giúp ta hiểu rõ hơn về phân bố dữ liệu và phân tích được các giá trị ngoại lệ có thể xuất hiện trong tập dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về khái niệm độ lệch chuẩn, cách tính toán nó và những ứng dụng thực tế của nó trong các lĩnh vực khác nhau.
Bài viết dưới đây hướng dẫn cách tính độ lệch chuẩn trong việc đo lường sự biến thiên.
Độ lệch chuẩn cho ta biết về sự biến thiên, từng giá trị quan sát có mối liên hệ tập trung như thế nào xung quanh giá trị trung bình.
– Nếu độ lệch chuẩn bằng 0 => phương sai bằng 0 => các giá trị quan sát cũng chính là giá trị trung bình hay nói cách khác không có sự biến thiên nào cả.
– Nếu độ lệch chuẩn càng lớn => sự biến thiên xung quang giá trị trung bình càng lớn.
Cách tính độ lệch chuẩn – Standard deviation (SD)
Công thức tính: (SD = left| {sqrt {V{rm{ar}}iance} } right|)
Hay (SD = sqrt {frac{{sumnolimits_i^n {({X_i} – overline X } {)^2}}}{{n – 1}}} )
Để tính độ lệch chuẩn bạn cần xác định giá trị sau:
– Giá trị trung bình
– Phương sai của bộ số liệu
Bước 1: Tính giá trị trung bình của bộ số liệu
Giá trị trung bình bằng trung bình cộng các giá trị của tất cả bộ số liệu hay chính bằng tổng các giá trị trong bộ số liệu chia cho tổng số các giá trị có trong bộ số liệu.
Bước 2: Tính phương sai của bộ số liệu
Phương sai là giá trị đặc trưng cho độ phân tán (biến thiên) của các số liệu trong bộ số liệu so với giá trị trung bình của bộ số liệu.
Công thức tính phương sai:
[{S^2} = {frac{{sumnolimits_i^n {({X_i} – overline X )} }}{{n – 1}}^2}]
Trong đó:
– ({overline X }) là giá trị trung bình của bộ số liệu
– ({{X_i}}) là các giá trị của bộ số liệu
– n: số phần tử của bộ số liệu
Ví dụ: Cho 2 nhóm có bảng số liệu như sau. Tính độ lệch chuẩn của 2 nhóm:
Nhóm 1 |
Nhóm 2 |
160 |
142 |
160 |
150 |
167 |
187 |
156 |
180 |
161 |
145 |
({overline X }) = 160.8 |
({overline X }) = 160.8 |
Nhìn vào bảng số liệu dựa vào giá trị trung bình ta không thể đưa ra được sự phân tán bộ dữ liệu của 2 nhóm. Để xác định độ phân tán dữ liệu cần xác định độ lệch chuẩn.
Tính phương sai nhóm 1:
Nhóm 1 |
||
x |
({({X_i} – overline X )}) |
({{{({X_i} – overline X )}^2}}) |
160 |
-0.8 |
0.64 |
160 |
-0.8 |
0.64 |
167 |
6.2 |
38.44 |
156 |
-4.8 |
23.04 |
161 |
0.2 |
0.04 |
({overline X }) = 160.8 |
Phương sai của nhóm 1:
({S^2} = frac{{sumnolimits_i^n {{{({X_i} – overline X )}^2}} }}{{n – 1}} = frac{{sumnolimits_i^5 {{{({X_i} – 60.8)}^2}} }}{{5 – 1}} = 15.7)
Tính phương sai nhóm 2:
Nhóm 2
|
||
x |
({({X_i} – overline X )}) |
({{{({X_i} – overline X )}^2}}) |
142 |
18.8 |
353.44 |
150 |
10.8 |
116.64 |
187 |
-26.2 |
686.44 |
180 |
-19.2 |
368.64 |
145 |
15.8 |
249.64 |
({overline X }) = 160.8 |
Phương sai của nhóm 2:
({S^2} = frac{{sumnolimits_i^n {{{({X_i} – overline X )}^2}} }}{{n – 1}} = frac{{sumnolimits_i^5 {{{({X_i} – 60.8)}^2}} }}{{5 – 1}} = 443.7)
Bước 3: Tính độ lệch chuẩn của 2 nhóm
Độ lệch chuẩn của nhóm 1:
(SD = sqrt {frac{{sumnolimits_i^n {{{({X_i} – overline X )}^2}} }}{{n – 1}}} = sqrt {15.7} = 3.96)
Độ lệch chuẩn của nhóm 2:
(SD = sqrt {frac{{sumnolimits_i^n {{{({X_i} – overline X )}^2}} }}{{n – 1}}} = sqrt {443.7} = 21.06)
Như vậy độ lệch chuẩn của nhóm 1 là 3.96, độ lệch chuẩn của nhóm 2 là 21.06. Như vậy những người ở nhóm 2 có sự khác biệt nhiều hơn ở nhóm 1. Những người trong nhóm 2 nằm cách xa hơn giá trị trung bình của những người trong nhóm 1.
Trên đây là hướng dẫn chi tiết cách tính độ lệch chuẩn trong việc đo lường sự biến thiên. Chúc các bạn thành công!
Tính toán độ lệch chuẩn là một phương pháp thống kê quan trọng giúp chúng ta đánh giá tổng quan về sự phân tán của dữ liệu. Nó cho phép chúng ta đánh giá mức độ đồng nhất hoặc đa dạng của những giá trị này và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau như kinh tế học, tài chính, khoa học xã hội, y học và nhiều lĩnh vực khác.
Trong công việc của một nhà khoa học dữ liệu, việc tính toán độ lệch chuẩn đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu. Nó giúp các nhà nghiên cứu đưa ra những kết luận chính xác hơn và đưa ra những quyết định tốt hơn.
Tuy nhiên, khi sử dụng tính toán độ lệch chuẩn, chúng ta cần lưu ý rằng nó chỉ giúp chúng ta đánh giá được mức độ phân tán của dữ liệu. Để có một kết luận chính xác hơn, việc ghép các phương pháp khác chính xác hơn với độ lệch chuẩn là cần thiết.
Tóm lại, tính toán độ lệch chuẩn là một phương pháp quan trọng trong nghiên cứu thống kê và xử lý dữ liệu. Việc hiểu và áp dụng nó đúng cách sẽ giúp cho các nhà nghiên cứu đưa ra những kết quả chính xác và đầy đủ hơn.
Cảm ơn bạn đã xem bài viết Tính toán độ lệch chuẩn tại Pgdphurieng.edu.vn bạn có thể bình luận, xem thêm các bài viết liên quan ở phía dưới và mong rằng sẽ giúp ích cho bạn những thông tin thú vị.
Nguồn: https://thuthuatphanmem.vn/cach-tinh-do-lech-chuan/
Từ Khoá Tìm Kiếm Liên Quan:
1. Độ lệch chuẩn
2. Phương sai
3. Thống kê
4. Tính toán trung bình
5. Biến động chuẩn
6. Độ đo phân tán
7. Kích thước mẫu
8. Hậu nghiệm của độ lệch chuẩn
9. Phân phối chuẩn
10. Độ tin cậy của độ lệch chuẩn